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APL-Data-Intelligence/AcelerAI

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AcelerAI

Material do curso

Neste repositório, encontram-se os datasets e notebooks Python usados durante o curso.

Ementa

  1. Metodologia
    1. Introdução ao data science - RoadMap (Video)
    2. Metodologia (Video)
    3. Motivações, estado da arte (Video)
  2. Revisão sobre linguagem Python
    1. Tutorial Google Colab e Jupyter Notebook (Video)
    2. Estruturas de dados em Python (Video + Notebook)
    3. Tuplas (Video + Notebook)
    4. Listas (Video + Notebook)
    5. Dicionários (Video + Notebook)
    6. Laços e Repetições (Video + Notebook)
    7. Estruturas condicionais (Video + Notebook)
    8. Funções (Video + Notebook)
  3. Python para data science
    1. Introdução (Video)
    2. Numpy (Video + Notebook)
    3. Pandas (Video + Notebook)
    4. Matplotlib (Video + Notebook)
    5. Scikit-learn (Video + Notebook)
  4. Análise Exploratória
    1. Introdução (Video)
    2. Estatística básica (Video + Notebook)
    3. Pre processamento (Video + Notebook)
    4. Análise Exploratória de dados (Video + Notebook)
  5. Introdução ao Aprendizado de Máquina
    1. Introdução: Supervisionado vs. Não, Regressão vs. Classificação (Video)
    2. Decision Tree (Video + Notebook)
    3. Support Vector Machine (Video + Notebook)
    4. K Nearest Neighbors (Video + Notebook)
    5. Logistic Regression (Video + Notebook)
    6. Comparação de modelos (Video + Notebook)
  6. Propondo uma solução para um problema real
    1. Aplicação da metodologia em um projeto real (Video)
    2. Projeto de previsão de estado de uma Máquina CNC (Video + Notebook)

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